使用pandas 的 read_csv 函数读取 CSV 文件: 使用pd.read_csv 函数读取 CSV 文件,并将其存储在一个 DataFrame 对象中。 python df = pd.read_csv('data.csv') 指定read_csv 函数中的 usecols 参数来选取需要的列: 在read_csv 函数中,通过 usecols 参数来指定需要读取的
pandas: powerful Python data analysis toolkitpandas.pydata.org 果然在IO操作里面介绍不同文件的读取办法,CSV为read_csv。 3.解决问题 顺利输出CSV文件。 4. 更多问题 4.1 文件里面有多行多列,如果我想读取指定列如何实现呢?例如读取'id'列。 是否类似列表组成的矩阵?尝试csv[0],不行报错。 是否类似字典的索...
file_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2) 读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/st...
read_csv()函数的常用参数包括: filepath_or_buffer:CSV文件的路径或URL。 sep:字段分隔符,默认为逗号。 header:指定作为列名的行号,默认为0,即第一行。 index_col:指定作为行索引的列号或列名,默认为None。 usecols:指定要读取的列号或列名,默认为None,表示读取所有列。 dtype:指定每列的数据类型。 n...
接下来,我们需要使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件。假设我们的CSV文件名为data.csv,我们可以使用以下代码读取CSV文件: data=pd.read_csv('data.csv') 1. 步骤3:选择要读取的列数据 最后,我们需要选择我们希望读取的列数据。假设我们希望读取Name列的数据,我们可以使用以下代码: ...
read_csv() 默认使用 UTF-8 编码，但有些文件可能是 GBK 或其他格式，可以用 encoding="gbk" 试试，像是调整电视频道，选对信号才能看清内容。分隔符：CSV 不一定都是用逗号分隔的，有些文件用 ;、| 或 \t（制表符），如果读取时列错乱，就要用 sep=";" 这样的参数指定正确分隔符，否则数据就会像被搅拌...
pandas 在读取 csv 文件后,读取结果列中 code 列中的字符串,变为了数值型,使得原为 000001 的字符串变成了数值型 1,如下图所示: 解决方式有两种: 一、自行补足缺失的 0 二、通过 pandas 指定数据列类型,直接处理(墙裂推荐) 读取时,添加如下指定参数即可 dtype=
nrows--->读取指定的行数。 parse_dates--->指定哪些列需要转换为日期类型。 infer_datetime_format--->尝试解析日期时间格式(提高效率)。 dayfirst--->将日期解析为“日-月-年”而不是“月-日-年”的格式。 encoding--->CSV文件的编码方式,默认为None,使用系统默认编码。 squeeze-...
sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 打印DataFrameprint(df)输出结果： Name Age Alice 251 Bob 302 Carol ...
数据存储在名为data.csv的文本文件中,共有4行5列。可以看到,数据列之间以逗号分隔,刚好可以使用read_csv函数,接下来,我们正式开始函数参数的学习。 filepath_or_buffer read_csv函数的第一个参数是filepath_or_buffer,从参数名我们很容易理解参数的含义。很显然,这个参数用来指定数据的路径的。从官方文档中我们知道...